2019年宁波大学3809智能数据处理博士研究生考试大纲考博大纲

2019 年宁波大学博士研究生招生考试初试科目
考 试 大 纲
科目代码、名称: 3809 智能数据处理
一、考试形式与试卷结构
（一）试卷满分值及考试时间
本试卷满分为 100 分，考试时间为 180 分钟。
（二）答题方式
答题方式为闭卷、笔试。试卷由试题和答题纸组成；答案必须写在答题纸相应的位置上。
（三）试卷内容结构
考试内容主要是神经计算、机器学习、数据管理的原理、算法、技术及应用。
（四）试卷题型结构
试卷题型为简答题和分析应用题。
二、考查目标
课程考试的目的在于测试考生对于神经计算理论、机器学习、数据管理的各种模型与方法的掌握情
况以及综合运用分析和解决现实问题的能力。
三、考查范围或考试内容概要
《智能数据处理》要求学生具备良好的理论基础，能够全面了解机器学习、模式识别、神经计算
这些交叉学科，熟练掌握各种常见模型及相应的机器学习算法，并将其应用于组合优化、模式识别、数
据挖掘等领域。课程考试内容涵盖机器学习、神经计算、数据管理的原理、方法、技术及应用。
课程具体内容包括：神经计算模型、BP 学习算法及其改进、Hopfield 网络模型及联想记忆、模拟
退火算法、Boltzmann 机及学习算法、SOM 网络与竞争学习、RBF 网络模型、支持向量学习机、核函
数选择、主元分析及应用、聚类分析、Boosting 算法、深度学习、生成对抗网络等。
课程具体内容还包括：数据库系统的原理、数据模型、关系数据库及 SQL、数据库安全性和完整
性、关系规范化理论，数据库设计方法，数据库事务、恢复和并发控制，关系查询处理和查询优化等。
参考教材或主要参考书：
[1]《Neural Networks and Learning Machines》，Simon Haykin，机械工业出版社，2011
[2]《数据库系统教程》，施伯乐等，高等教育出版社，2008